Resumen de la arquitectura de datos

La arquitectura de datos es el puente entre los datos sin procesar y las necesidades de negocio. Imagine una despensa desordenada —si guarda al azar latas de frijoles y bolsas de ingredientes secos sin un sistema organizativo establecido, será increíblemente difícil encontrar lo que necesita para cenar—. Lo mismo se aplica a las organizaciones basadas en datos —los datos desorganizados, duplicados y desconectados les impiden cumplir sus requisitos de negocio únicos de manera oportuna—.

¿Cómo funciona la arquitectura de datos?

La arquitectura de datos funciona creando un entorno de datos estándar para operaciones armonizadas en toda la organización. Adopta un enfoque polifacético para facilitar una gestión de datos eficaz y evoluciona con el tiempo. Los métodos comunes incluyen:

• Aprovechar modelos de datos: los modelos de datos representan la estructura y relaciones de los datos.

• Usar soluciones de almacenamiento: las soluciones de almacenamiento son otra forma de mantener los datos organizados y accesibles.

• Aplicar medidas de seguridad: las medidas de seguridad evitan que los datos se vulneren, ataquen o corrompan.

• Habilitar control de datos: las prácticas de control de datos hacen que los datos cumplan con las leyes y regulaciones.

Juntos, estos elementos facilitan una gestión de datos eficaz, apoyando la toma de decisiones estratégica y la eficiencia operativa.

Una arquitectura de datos sólida debe ser lo suficientemente flexible para adaptarse a las necesidades específicas del negocio. A medida que nuevas fuentes de datos inundan el mercado a través de tecnología emergente como IA e internet de las cosas (IoT), la arquitectura de datos hace que los datos sean útiles, organizados y recuperables.

Cuando se implementa correctamente, la arquitectura de datos ayuda a las empresas a:

• Reducir las redundancias de almacenamiento de datos

• Mejorar la calidad de los datos

• Aumentar las oportunidades de depuración y armonización de datos

• Crear oportunidades de integración

• Reducir los silos de datos

Tipos de arquitectura de datos y componentes subyacentes

La arquitectura de datos ofrece una visión de alto nivel de cómo interactúan los diferentes sistemas de gestión de datos. Los repositorios de almacenamiento de datos más pequeños, incluyendo la arquitectura data lake, data warehouse y otros modelos, alimentan las capacidades analíticas de diferentes tipos de arquitectura de datos, incluyendo data fabrics y la arquitectura data mesh.

Tipos de modelos de datos

Existen tres tipos distintos de modelos de datos:

1. Modelos de datos conceptuales

Los modelos de datos conceptuales, a veces llamados modelos de dominio, ofrecen a las empresas una visión global de lo que contienen sus sistemas de datos, cómo se organizan y qué tipos de reglas de datos existen.

1. Modelos de datos lógicos

Los modelos de datos lógicos son menos abstractos que los modelos de datos conceptuales. Brindan una vista detallada de los elementos de datos, cómo interactúan entre sí y cómo se relacionan con diferentes aspectos del negocio.

1. Modelos de datos físicos

Los modelos de datos físicos son los tipos más detallados de modelos de datos. Esbozan los aspectos específicos de implementar una base de datos, incluyendo índices, tablas y especificaciones de almacenamiento y rendimiento. Brindan un resumen detallado de cómo las organizaciones protegen, almacenan y acceden a los datos.

Arquitectura de datos versus modelado de datos

La mayor diferencia entre la arquitectura de datos y el modelado de datos es la escala. El modelado de datos forma parte de la arquitectura de datos —es la representación de objetos de datos y sus relaciones—. Mientras que la arquitectura de datos brinda el marco estratégico, el modelado de datos ofrece las herramientas tácticas para implementar ese marco.

Tipos de arquitectura de datos

1. Arquitectura de data lake

La arquitectura de data lake, o simplemente un data lake, almacena datos estructurados, semiestructurados y no estructurados a cualquier escala, lo que la hace especialmente útil para científicos e ingenieros de datos. La arquitectura de data lake permite a las organizaciones recopilar datos de forma segura en su formato nativo rápidamente —incluyendo datos on-premise y basados en la nube—. Se usa para impulsar aplicaciones emergentes de machine learning, capacidades de IA, prueba de conceptos y operaciones de copia de seguridad y recuperación de datos.

1. Arquitectura de data warehouse

La arquitectura de data warehouse, también llamada data warehouse, es un gran repositorio de almacenamiento que recopila datos de toda la empresa. La arquitectura de data warehouse mantiene estos datos dispares en una ubicación única y centralizada. Se usa principalmente para ayudar a guiar las decisiones de gestión de datos y dar soporte a los procesos de negocio.

1. Arquitectura de data mart

La arquitectura de data mart, o data marts, es la versión más pequeña y enfocada de la arquitectura de data warehouse. Contiene subconjuntos de datos más pequeños que suelen ser importantes para equipos, usuarios o grupos individuales dentro de una organización, como el departamento de ventas. Los datos especializados en estos mercados permiten a equipos o usuarios seleccionados extraer información estratégica enfocada más rápidamente que una de data warehouse. Es mucho más detallada que las arquitecturas de data lake y de data warehouse.

1. Arquitectura de data fabric

Un data fabric es una combinación de soluciones de software dedicadas y arquitectura de datos que conectan, gestionan, centralizan y gobiernan los datos en diferentes sistemas y aplicaciones. Un data fabric ayuda a las organizaciones a recopilar información estratégica sobre sus datos y a aplicarla para reducir silos y mejorar medidas de mantenimiento de datos. La arquitectura de data fabric usa datos de una variedad de fuentes, incluida la arquitectura de data lake, de data warehouse y otras aplicaciones para brindar un resumen detallado de cómo una organización usa los datos. El data fabric es especialmente útil porque permite a las organizaciones acceder a sus datos sin importar dónde residan, sin tener que extraerlos y reconstruirlos constantemente, mientras mantiene intactos el contexto y la lógica del negocio. A diferencia de los sistemas de almacenamiento de datos, un data fabric optimiza todos los datos en una arquitectura de datos compleja, lo que los hace útiles para aplicaciones de analíticas, machine learning e IA protegiéndolos, limpiándolos, enriqueciéndolos y unificándolos.

1. Arquitectura de data mesh

La arquitectura de data mesh, o una data mesh, organiza los datos por dominio en una ubicación descentralizada. Categorizar los datos por dominio —como marketing, ventas o RR. HH.— empodera a los propietarios de datos dentro de la empresa para que tomen sus propias decisiones basadas en datos y obtengan información estratégica para sus decisiones de negocio. La arquitectura de data mesh recopila datos de otras fuentes descentralizadas, incluyendo arquitecturas de data lake y data warehouse y los une para crear un data fabric para brindar información estratégica de datos detallada e impulsar la agilidad del negocio.

Componentes de la arquitectura de datos

Al igual que la organización de una cocina, la arquitectura de datos tiene varios componentes diferentes. La organización no se trata solo de contenedores físicos —sino también de los procesos de pensamiento y dedicación mental necesarios para mantener las cosas ordenadas—. Cada aspecto de la arquitectura de datos desempeña un papel distinto y aporta beneficios únicos que mantienen la arquitectura funcionando sin problemas. Los componentes clave de la arquitectura de datos incluyen:

• Modelos de datos: los modelos de datos son representaciones muy detalladas y abstractas de objetos de datos y sus interacciones. Brindan una disposición de la organización y la estructura de los datos y describen cómo funcionan los flujos y dependencias dentro del sistema de una organización. Los modelos de datos son especialmente útiles para diseñar bases de datos, ya que ayudan a garantizar integridad y consistencia de los datos.

• Integración de datos: los canales de integración de datos conectan datos de fuentes dispares en una vista única y centralizada. Procesos de integración de datos comunes incluyen operaciones ETL (extraer, transformar, cargar), sincronización de datos y migración de datos. La integración efectiva crea un entorno de datos cohesivo que da soporte a análisis e informes integrales conectando silos de datos inconexos.

• Almacenamiento de datos: el almacenamiento de datos incluye bases de datos, arquitectura de data warehouse y de data lake. Las soluciones de almacenamiento de datos dan soporte a las necesidades de datos actuales y futuras con mejor escalabilidad, seguridad y confiabilidad. La arquitectura de almacenamiento adecuada mejora la recuperación y gestión de datos, lo que permite un acceso rápido a la información correcta cuando es necesario.

• Seguridad de los datos: las medidas de seguridad de los datos son precauciones que las organizaciones usan para proteger sus datos del acceso no autorizado, filtraciones y corrupción. Medidas de seguridad de datos comunes incluyen cifrado, controles de acceso y auditorías periódicas. Establecer seguridad de los datos es fundamental para mantener su integridad y el compliance de los requisitos regulatorios —protegiendo la información sensible de posibles amenazas—.

• Control de datos: el control de datos incluye políticas y procedimientos estándar para gestionar activos de datos. Ayuda a garantizar la calidad y hace cumplir las leyes y regulaciones. Un marco de control de datos define roles y responsabilidades, estándares de datos y medidas de responsabilidad, que promueven el uso eficaz y ético de los datos en toda una organización.

Principios de la arquitectura de datos

Los principios de la arquitectura de datos establecen las pautas centrales y mejores prácticas para gestionar datos de manera eficaz en toda la organización. Estos principios brindan una base para crear un entorno de datos sólido y escalable, que da soporte a las necesidades de negocio actuales y futuras.

• Consistencia: una arquitectura de datos bien estructurada garantiza que los datos sean uniformes y estén estandarizados en toda la organización. Esto implica usar definiciones y formatos de datos estandarizados para facilitar la integración y análisis.

• Escalabilidad: la arquitectura de datos ayuda a facilitar el crecimiento. Como tal, está preparada para un mayor volumen de datos y fuentes adicionales. Al tomar medidas para planificar estos cambios, como asegurarse de que tengan suficiente espacio para la entrada de datos o un software de analíticas rápido y flexible, las organizaciones pueden mantener intacta su arquitectura de datos.

• Seguridad: las medidas de seguridad son cruciales para mantener la arquitectura de datos a salvo de accesos, brechas y ataques no autorizados. Al usar medidas de seguridad comunes, como las que puede tener en su teléfono o computadora para protegerse de virus o robo de identidad, las organizaciones pueden asegurarse de que sus datos estén seguros y su privacidad protegida.

• Flexibilidad: por su propia naturaleza, la arquitectura de datos es adaptable —es capaz de adaptarse a las cambiantes tecnologías y requisitos de negocio en un momento dado—. En lugar de tomarse mucho tiempo y reajustes para agregar nuevo software, como capacidades de IA o incluso un nuevo sistema de correo electrónico, la arquitectura de datos permite a las organizaciones usar nuevas herramientas rápidamente y con dolores de cabeza mínimos.

• Disponibilidad: la arquitectura de datos pone los datos a disposición de cualquier persona que los necesite, siempre que los necesite. En lugar de restringir el acceso a información importante, como datos de ventas e ingresos, las organizaciones pueden hacer que sus datos sean libres de ser usados por cualquier persona dentro de sus filas. Esto mejora la toma de decisiones oportuna y eficaz.

¿Cuáles son los beneficios de la arquitectura de datos?

Cuando se implementa correctamente, la arquitectura de datos brinda a las empresas una variedad de beneficios, entre los que se incluyen:

• Gestión mejorada del ciclo de vida de datos: la arquitectura de datos moderna ayuda a las empresas a gestionar mejor sus datos a lo largo del tiempo. Dado que los datos se vuelven obsoletos rápidamente, la arquitectura de datos fluida ayuda a las empresas a migrar datos a áreas de almacenamiento más lentas y menos costosas. La arquitectura de datos hace que los datos sean más accesibles para ser auditados sin aumentar la necesidad de costosas instalaciones de almacenamiento de datos.

• Mejor calidad de datos: la arquitectura de datos ayuda a mantener el control de datos y los estándares de seguridad en toda la organización. Al almacenar datos dentro de una arquitectura de datos de alta calidad, las organizaciones encuentran rápidamente los datos que necesitan y recopilan información estratégica adecuada para fundamentar las decisiones de negocio.

• Menor redundancia de datos: los datos duplicados a veces aparecen en áreas dispares en toda la empresa. Esto aumenta el riesgo de inexactitud de los datos y limita el potencial de integración. Una arquitectura de datos bien estructurada empodera a las organizaciones para estandarizar el almacenamiento de datos y reducir los duplicados riesgosos, mejorando los procesos de analíticas de datos.

• Silos de datos minimizados: las zonas de almacenamiento de datos dispares a menudo crean silos de datos, lo que minimiza la capacidad de una organización para trabajar a su máximo potencial. La arquitectura de datos establece una integración flexible entre los dominios de datos para que diferentes partes de la empresa puedan ver los de los demás y comunicarse de forma más eficaz. Esta integración brinda a las empresas una visión exhaustiva de puntos de datos importantes, como gastos e ingresos, lo que mejora la toma de decisiones y mantiene una única versión de la verdad.

¿Cuáles son los marcos de arquitectura de datos más comunes?

Los marcos de arquitectura de datos son la base de la infraestructura de TI y son críticos para dar soporte a una estrategia de negocio impulsada por datos. Varios marcos son ampliamente adoptados para guiar la implementación de la arquitectura de datos dentro de las organizaciones. Los tipos más comunes incluyen:

• El Zachman Framework: este enfoque estructurado de arquitectura de datos organiza los datos y procesos empresariales brindando una visión general de las perspectivas y abstracciones. El marco abarca todo, desde información contextual de alto nivel hasta detalles operativos específicos. Facilita la comunicación entre las partes interesadas al ofrecer un lenguaje y metodología comunes, lo que permite una mejor alineación entre sistemas de TI y objetivos de negocio.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF es una metodología de alto nivel para diseñar, planificar, implementar y controlar la arquitectura de datos. Se centra en alinear la infraestructura de TI con los objetivos de negocio y crea un entorno de datos cohesivo. Esto ayuda a las organizaciones a alcanzar sus objetivos estratégicos a través de una gestión de datos estructurada y guiada.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): este marco ofrece directrices integrales y mejores prácticas para la gestión de datos. Actúa como una referencia útil para los profesionales de datos al cubrir varios aspectos de la arquitectura de datos, incluidos el control, calidad e integración de datos. El marco DAMA-DMBOK enfatiza la importancia de los principios y prácticas de gestión de datos al lograr datos consistentes y de alta calidad en toda la organización.

El futuro de la arquitectura de datos

La arquitectura de datos da soporte a tendencias de datos emergentes y a tecnología reciente, lo que permite a las organizaciones ser pioneras en tecnología moderna y obtener una ventaja competitiva. Las tendencias potenciales que la arquitectura de datos puede facilitar incluyen:

• IA y analíticas de machine learning: la tecnología de IA y machine learning están revolucionando el entorno de datos con poderosas analíticas predictivas, automatización y procesamiento de datos avanzado. Estas tecnologías mejoran la arquitectura de datos identificando patrones, haciendo proyecciones y automatizando tareas rutinarias. Todo esto hace que los sistemas de gestión de datos inteligentes sean más eficaces.

• Edge Computing: la edge computing procesa datos más cercanos al usuario en lugar de confiar en centros de datos centralizados. Cuando se integra en la arquitectura de datos, reduce la latencia general y refina las capacidades de procesamiento de datos en tiempo real. Esto es crucial para las aplicaciones que requieren información estratégica inmediata, como dispositivos IoT y software de analíticas en tiempo real.

• Blockchain: la tecnología blockchain crea un sistema de registro descentralizado que impulsa la seguridad e integridad de los datos. Al brindar un método transparente de registro de transacciones, blockchain mejora significativamente la confiabilidad en la arquitectura de datos.

• Soluciones de datos y analíticas: la arquitectura de datos impulsa el rendimiento de las soluciones de datos y analíticas. Junto con los beneficios de los ecosistemas de datos abiertos, las organizaciones con una arquitectura de datos estable están más preparadas para tomar decisiones de negocio ágiles dentro de mercados en constante evolución.

Vea cómo las soluciones de analíticas de datos de SAP están cambiando el entorno y dando soporte a iniciativas de negocio modernas.

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